人工智能在网络空间安全领域的发展

近几年，全球人工智能产业进入快速增长期，“网络空间”作为第五维作战空间，期望借助人工智能技术开发新一代武器装备系统，帮助作战人员主动识别漏洞，并采取措施预防或减轻未知的网络攻击。本文阐述人工智能在网络空间安全领域的发展，并对我国人工智能技术的军事应用提出建议。     

月球返回舱再入制导律设计

针对以接近甚至超过第二宇宙速度再入地球的登月飞行器制导任务,研究了满足热流、过载、落区等约束的返回舱再入制导律。月球返回舱是低升阻比弹道升力式再入飞行器,控制策略是改变倾侧角的符号和大小。倾侧角大小的确定转化为一个单变量非线性方程求根的问题,倾侧角符号的确定依倾侧反转逻辑来满足横向走廊,其中横向走廊设计成速度的函数。通过综合偏差的Monte Carlo仿真评价制导算法的性能,仿真结果表明制导的纵向标准偏差在30km左右,横向标准偏差小于5km。此外,分析了影响滚转速率的因素,给出了调整反馈增益系数和减小滚转速率及制导精度的关系。     

基于滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。     

小子样条件下航天轴承性能可靠性建模与评估

航天油润滑轴承可靠性具有小子样、无失效数据特点,即使采用性能可靠性方法进行建模与分析,仍存在性能数据不足问题。提出小子样条件下航天轴承性能可靠性分析的多层贝叶斯模型及模型求解方法。通过失效分析,建立轴承性能退化过程模型。利用自助法、试验数据、物理模型和专家经验等确定Bayes验前分布,并采用MCMC方法解决Bayes计算问题。实例分析表明,该方法具有较好的适用性,是解决小子样条件下长寿命产品可靠性建模与评估问题的一种有效途径。     

基于样本加权的支持向量机预测方法

不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。     

基于信息融合的多星搜索动目标问题

运用多星在海洋中搜索动目标,当动目标失去联系或者目标存在战术意图时,这种不确定动目标搜索将变得极为困难。建立搜索图描述搜索的环境模型,提出了一种解决多星搜索动目标问题的方法。利用信息融合的信息更新搜索图,并根据目标的运动预测方法再次更新搜索图,动态规划整个多星搜索动目标过程。卫星搜索策略是最大化目标发现概率。仿真实验结果验证了所提方法的有效性,能够有效地解决多星搜索动目标问题。     

激光焦点控制磁力驱动的控制特性实验对比分析

为了满足激光焦点控制系统的位置和速度响应要求,设计了一种轴向放置、轴向磁化的环形永磁体自复位的3自由度激光焦点磁力驱动微动平台。根据该微动平台的结构进行力学分析并建立动力学方程,在此基础上进行微动平台的比例、积分、微分控制实验和鲁棒控制实验。通过两种不同控制策略的对比分析,结果表明,两种控制策略都能实现微动平台的稳定驱动,但是在比例、积分、微分控制策略下,响应速度更好,在鲁棒控制策略下,抗干扰能力更好。     

再入目标质阻比估计算法研究

再入段目标识别的核心问题是快速高精度地估计出目标的质阻比。针对再入过程的非线性问题,重点研究了样条卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器和一种基于"无损传输"的扩展卡尔曼滤波器,仿真实验从质阻比的估计精度和收敛速度以及计算量等方面比较了各滤波算法的性能。仿真结果表明基于无损传输的扩展卡尔曼滤波器的估计精度最高,收敛速度最快。     

基于最优投影与形态学滤波技术的引信安全性软件识别算法

以数字化图像处理与识别技术为基础,利用最优投影及形态学滤波技术,根据某型惯性保险引信X光图像中所反映的零部件位置、灰度和形态等特征,建立保险钢珠和保险簧状态的识别算法,应用C语言进行算法编程,应用C＋＋Builder完成程序界面设计,实现惯性保险引信安全性在无损状态下的自动识别．     

基于干扰管理思想的应急装备器材供应扰动恢复模型

为解决应急条件下装备器材供应过程中由于运力受扰而产生的干扰问题,基于干扰管理思想,提出了应急装备器材供应扰动恢复问题的转化策略,构建了基于虚拟需求点的运力受扰扰动恢复模型;为寻求最优解,设计了基于遗传算法的人工鱼群优化算法。通过算例对模型和算法的有效性进行了验证。